图像处理、天气图像修复以及图像数据处理方法技术

本说明书实施例提供图像处理、天气图像修复以及图像数据处理方法，其中所述图像处理方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练。基于预先确定的历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，还原历史图像的特征，避免存储大量的历史图像，得到包含当前知识和历史知识的样本图像集，训练图像处理模型，保证了图像处理全面性和准确性，降低存储成本，提升处理效率。处理效率。处理效率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理、天气图像修复以及图像数据处理方法


[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种图像处理方法。

技术介绍

[0002]图像处理模型主要利用样本图像集进行训练，模型通过迭代训练的方式持续学习来更新模型功能，但是新的训练往往会造成历史知识的遗忘。因此，通过将历史图像采样并添加至当前训练样本图像集中，实现样本图像集的重建，进行更为全面且准确的模型训练，使得训练的图像处理模型学习到当前知识的同时记忆有历史知识，得到更为全面且准确的图像处理模型。
[0003]然而，对历史图像进行采样，重建当前训练的样本图像集，需要预先存储大量的历史图像，鉴于图像处理模型的训练样本数量巨大，预先存储并始终保留大量的历史图像，增加了数据的存储成本，降低了处理效率，因此，亟需一种全面准确，低存储成本且高效的图像处理方法。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种图像处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及另一种图像处理方法，一种天气图像修复方法，一种图像数据处理方法，一种图像处理装置，另一种图像处理装置，一种天气图像修复装置，一种图像数据处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0005]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：
[0006]获取待处理图像；
[0007]将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练。
[0008]根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种图像处理方法，应用于服务端，包括：
[0009]接收客户端发送的图像处理请求，其中，图像处理请求携带有待处理图像；
[0010]将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练；
[0011]将目标图像反馈至客户端，以使客户端对目标图像进行渲染。
[0012]根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种天气图像修复方法，包括：
[0013]获取待修复天气图像；
[0014]将待修复天气图像输入图像修复模型，获得目标天气图像，其中，图像修复模型为利用样本天气图像集训练得到的，样本天气图像集为利用预设映射关系对初始天气图像集中至少一个初始样本天气图像进行图像映射得到的，预设映射关系为历史源天气图像与历史目标天气图像之间的映射关系，历史源天气图像与历史目标天气图像用于预先对图像修复模型的训练。
[0015]根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种图像数据处理方法，应用于云侧设备，包括：
[0016]获取初始图像集，其中，初始图像集包括多个初始图像；
[0017]利用预设映射关系，对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射，得到样本图像集，其中，初始图像为初始源图像或者初始目标图像；
[0018]利用样本图像集，对图像处理模型进行训练，得到训练完成的图像处理模型；
[0019]将训练完成的图像处理模型的模型参数发送至端侧设备。
[0020]根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种图像处理装置，包括：
[0021]第一获取模块，被配置为获取待处理图像；
[0022]第一处理模块，被配置为将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练。
[0023]根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种图像处理装置，应用于服务端，包括：
[0024]接收模块，被配置为接收客户端发送的图像处理请求，其中，图像处理请求携带有待处理图像；
[0025]第二处理模块，被配置为将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练；
[0026]反馈模块，被配置为将目标图像反馈至客户端，以使客户端对目标图像进行渲染。
[0027]根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种天气图像修复装置，包括：
[0028]第二获取模块，被配置为获取待修复天气图像；
[0029]修复模块，被配置为将待修复天气图像输入图像修复模型，获得目标天气图像，其中，图像修复模型为利用样本天气图像集训练得到的，样本天气图像集为利用预设映射关系对初始天气图像集中至少一个初始样本天气图像进行图像映射得到的，预设映射关系为历史源天气图像与历史目标天气图像之间的映射关系，历史源天气图像与历史目标天气图像用于预先对图像修复模型的训练。
[0030]根据本说明书实施例的第八方面，提供了一种图像数据处理装置，应用于云侧设备，包括：
[0031]第三获取模块，被配置为获取初始图像集，其中，初始图像集包括多个初始图像；
[0032]映射模块，被配置为利用预设映射关系，对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射，得到样本图像集，其中，初始图像为初始源图像或者初始目标图像；
[0033]第一训练模块，被配置为利用样本图像集，对图像处理模型进行训练，得到训练完成的图像处理模型；
[0034]发送模块，被配置为将训练完成的图像处理模型的模型参数发送至端侧设备。
[0035]根据本说明书实施例的第九方面，提供了一种计算设备，包括：
[0036]存储器和处理器；
[0037]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述图像处理方法，天气图像修复方法或者图像数据处理方法的步骤。
[0038]根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述图像处理，天气图像修复或者图像数据处理方法的步骤。
[0039]根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述图像处理，天气图像修复或者图像数据处理方法的步骤。
[0040]本说明书一个或多个实施例中，获取待处理图像，将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，所述图像处理模型为利用样本图像集训练得到，所述样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，所述预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，所述历史源图像与所述历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练。2.根据权利要求1所述的方法，在所述将所述待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像之前，还包括：获取初始图像集，其中，所述初始图像集包括多个初始图像；利用预设映射关系，对所述初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射，得到样本图像集，其中，所述初始图像为初始源图像或者初始目标图像；利用所述样本图像集，对所述图像处理模型进行训练，得到训练完成的图像处理模型。3.根据权利要求2所述的方法，在所述利用预设映射关系，对所述初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射，得到样本图像集之前，还包括：获取历史图像集，其中，所述历史图像集包括历史源图像与历史目标图像；提取所述历史源图像与所述历史目标图像之间的映射关系，得到预设映射关系。4.根据权利要求3所述的方法，所述初始图像集包括多个初始图像子集，各初始图像子集包括多个初始图像；所述利用历史图像映射，对所述初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射，得到样本图像集，包括：从提取得到的所述预设映射关系中，抽取得到第一预设映射关系；利用所述第一预设映射关系，对第一初始图像子集中至少一个初始图像进行图像映射，得到第一样本图像子集，其中，所述第一初始图像子集为所述多个初始图像子集中任一个；返回执行所述从提取得到的所述预设映射关系中，抽取得到第一预设映射关系的步骤，基于各样本图像子集，构建得到样本图像集。5.根据权利要求4所述的方法，所述基于各样本图像子集，构建得到样本图像集，包括：计算各样本图像子集的信息量；在样本图像子集的信息量达到预设阈值的情况下，将所述样本图像子集添加至样本图像集，得到样本图像集。6.根据权利要求5所述的方法，所述计算各样本图像子集的信息量，包括：计算各样本图像子集对应的初始图像子集的第一信息量；计算各样本图像子集的第二信息量；基于所述第一信息量和所述第二信息量，计算得到各样本图像子集的信息量。7.根据权利要求2至6任一项所述的方法，所述利用所述样本图像集，对所述图像处理模型进行训练，得到训练完成的图像处理模型，包括：将所述样本图像集划分为多个样本图像组；从所述多个样本图像组抽取第一样本图像组，其中，所述第一样本图像组为所述多个样本图像组中任一个，所述第一样本图像组包括第一源图像和第一目标图像；
将所述第一源图像输入所述图像处理模型，获得第一预测图像；基于所述第一目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾艺，付志航，陶明渊，叶杰平，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：